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2024年开源大数据行业热点洞察报告

大数据技术诞生至今已近20年,由于开源的加持,如今它已经成为数字经济的重要技术使能。但在其演进过程中,各类子技术的发展并不同步,他们的热度反应了行业中的多数关切,也引导着行业的未来走势。本报告从开发者视角,首先对当前大数据开源组件按照其功能类型进行分层梳理,明确各类型开源组件的定位以及组件间关系。报告核心部分通过热力图的方式,对12大类大数据组件中的代表性开源工具的热力趋势进行分析,以时序维度定量展示开源组件的相对热力变化,并讨论驱使热力变动的背景因素,以及热力变动所带来的行业焦点转换。最后,,报告围绕平台底层的基础云设施与大数据组件适配问题提出评价标准,为个人及企业开发者的选型提供参考。

  • 2024-11-05
  • 阅读332

智慧医院数字化集成系统建设方案

从"五位一体"总体布局和"四个全面"战略布局出发,对当前和今后一个时期更好保障人民健康作出了制度性安排。 《“健康中国2030”规划纲要》提出加强健康医疗大数据应用体系建设,推进基于区域人口健康信息平台的医疗健康大数据开放共享、深度挖掘和广泛应用。消除数据壁垒,建立跨部门跨领域密切配合、统一归口的健康医疗数据共享机制,实现公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品供应、综合管理等应用信息系统数据采集、集成共享和业务协同。全面建成统一权威、互联互通的人口健康信息平台,规范和推动"互联网+健康医疗"服务,创新互联网健康医疗服务模式,持续推进覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和自主健康管理一体化的国民健康信息服务。

  • 2025-07-18
  • 阅读283
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  • 35页
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中国人工智能应用发展报告

习近平总书记指出:“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的'头雁”效应”,“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”。人工智能作为战略性的通用目的技术,正在重构生产要素配置方式,催生新型产业形态,其引发的“人工智能+”效应已从技术范式包新上升为驱动经济高质量发展的核心动能,其发展水平直接关系到国家竞争力强弱与现代化经济体系建设进程。全球主要经济体纷纷将人工智能纳入国家战略体系,2024年我国也首次将“人工智能+”写入《政府工作报告》,2025年政府工作报告进一步指出,要持续推进“人工智能+”行动,支持大模型广泛应用。

  • 2025-08-12
  • 阅读208
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  • 23页
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国网宁夏电力有限公司刘刚等|考虑虚拟电厂的电力系统一致性经济调度方法

电力系统经济调度问题(economic dispatch problem,EDP)是电力系统运行中的一个重要问题,旨在满足电力系统可靠性和电能质量的前提下,以最低的发电成本分配发电厂的出力。

  • 2025-07-18
  • 阅读236
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天然气发电在新型电力系统中的功能定位及发展前景研判|《中国电力》

当前,“四个革命、一个合作”能源安全新战略正加快实施,中国做出力争2030年前二氧化碳排放达峰、2060年前实现碳中和的国际承诺。2021年3月15日,习近平总书记在主持召开的中央财经委员会第九次会议上,进一步明确要把“碳达峰、碳中和”纳入生态文明建设整体布局,并强调构建清洁低碳安全高效的能源体系和新型电力系统,释放出加速能源电力系统清洁低碳转型的强烈信号。

  • 2025-07-18
  • 阅读245
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  • 18页
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基于SVG附加电流反馈阻抗重塑的双馈风电场次超同步振荡抑制策略|《中国电力》

随着新能源发电装机规模增长,电力电子设备在电网中的占比逐渐增加,对电网稳定性的影响日趋严重。在青海、新疆等风能、太阳能资源丰富的地区,使用逆变器并网的电力电子设备占比较高,使得电网更易出现振荡现象。高比例新能源电网与传统电网相比,其振荡频率包含次/超同步或者更高频段,振荡的产生更具有时变性、多模态等特征。如风机与补偿装置间相互作用会引起次同步控制相互作用(sub-synchronous control interaction,SSCI),并网逆变器参数设置不合理会导致高频振荡等。因此如何提高振荡抑制策略的鲁棒性,使其灵活适应不同振荡情况这一问题引起了国内外学者的广泛研究。

  • 2025-07-18
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  • 32页
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周卫华 湖南电力AI赋能转型实践

周卫华,国网湖南省电力有限公司数字化工作部主任,教授级高级工程师,国家科技奖励咨询专家,电力行业绝缘子标准化技术委员会委员,全国绝缘子专家委员会委员,湖南省电机工程学会常务理事,湖南省电机工程学会高压专委会主任委员,国网公司电力设施噪声与振动实验室主任,国网公司“劳动模范”。

  • 2025-05-15
  • 阅读195
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南京理工大学 王冠朝等|基于深度强化学习与改进Jensen模型的风电场功率优化

本文通过将深度强化学习、改进的Jensen尾流模型以及有模型与无模型的结合应用于风电场控制,不仅提升了控制算法的性能,还减少了训练成本,显著提高了风电场的功率捕获能力。未来的研究可以进一步优化该算法的适用性,并将其应用于更复杂的实际风电场环境中。

  • 2025-05-15
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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